Jurnal Algoritme CCS , Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 - 123
E – ISSN : 2775-8796 ◼ 114

## Implementasi Algoritma DBSCAN Dalam Mengelompokan Data Pasien Terdiagnosa Penyakit Ginjal Kronis (PGK)
Richardo Anggara 1 , Abdul Rahman, S.Si., M.T.I. 2*
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, Telp : 0711-376400
1,2 Program Studi Informatika, FIKR, Universitas Multi Data Palembang
1 richardoang@mhs.mdp.ac.id , 2* arahman@mdp.ac.id

## Abstrak
Penyakit  ginjal  kronis(PGK)  adalah  penyakit  ginjal  yang  ditandai  dengan  kerusakan struktural atau fungsional pada ginjal yang berlangsung lebih dari 3 bulan. PGK ditandai dengan satu  atau  lebih  tanda  kerusakan ginjal,  yaitu  albuminuria,    sedimen  urin abnormal,  elektrolit, histologi,  struktur  ginjal,  atau  riwayat  transplantasi  ginjal,  dengan  penurunan  laju  filtrasi glomerulus.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  DBSCAN  untuk mengelompokan  data  pasien  tediagnosis  PGK.  Basis  data  yang  digunakan  adalah  Chronic Kidney  Disease  yang berjumlah 400 data  medis  dengan  24  atribut atau  fitur.  Hasil  penelitian dievaluasi  dengan  mencatat  banyak  jumlah  cluster  dan  noise  yang  didapatkan  menggunakan metric euclidean. Hasil terbaik ada pada skenario kedua dengan nilai epsilon sebesar 3,5, dan Min  sample=5  yang  menghasilkan  jumlah  cluster  sebanyak  2  cluster  dengan  nilai  Silhouette sebesar 0.158.
Kata kunci — Penyakit ginjal kronis, DBSCAN , Epsilon , Cluster

## Abstract
Chronic  disease  (CKD)  is  a  kidney  disease  characterized  by  structural  or  functional kidney damage that lasts more than three months. CKD is characterized by one or more signs of kidney  damage,  namely  albuminuria,  abnormal  urine  sediment,  electrolytes,  histology,  renal structure, or a history of kidney transplantation, with decreased glomerular filtration rate. This study used the DBSCAN implementation method to classify data on diagnosed CKD patients. The essential data used is Chronic Kidney Disease which collects 400 medical data with 24 attributes or features. The study's results note many clusters and noise obtained using Euclidean metrics. The  best  results  are  in  the  second  scenario  with  an  epsilon  value of  3.5  and  Min  sample  =  5, which produces a total of 2 clusters with a Silhouette value of 0.158.
Keywords — Chronic kidney disease, DBSCAN, Epsilon, Cluster
This is an open-access article under the CC-BY-CA license

## 1. PENDAHULUAN
eningkatnya  jumlah  penderita  PGK  merupakan  masalah  kesehatan  yang  sangat  serius. Meningkatnya  jumlah  pengidap  PGK  karena  bertambahnya    jumlah  penduduk  yang berumur  lanjut.  Menurut  hasil  Global  Burden  of  Disease  2010,  PGK  menempati  urutan  ke-27 penyebab kematian di dunia pada tahun 1990 dan meningkat menjadi urutan ke-18 pada tahun M
Jurnal Algoritme CCS , Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 - 123
2010. Di Indonesia, pengobatan penyakit ginjal merupakan penyedia asuransi kesehatan terbesar kedua  setelah  penyakit  jantung[1]  dan  15%  orang  dewasa  yang  tinggal  di  Amerika  Serikat menderita PGK  [2]. Perawatan primer seperti screening , diagnosis, dan manajemen yang tepat oleh dokter diperlukan untuk mencegah PGK yang merugikan, termasuk penyakit kardiovaskular, penyakit ginjal stadium akhir, dan kematian. PGK yang dibiarkan tanpa penanganan yang tepat dapat  menyebabkan  penyakit  ginjal  ginjal.  PGK  harus  dicegah  dan  dikenali  dari  awal  untuk mendapatkan terapi yang efektif [1].
Teknologi machine  learning ( ML )  dan data  mining merupakan  bidang  penelitian  yang dapat mengolah basis data PGK menjadi pengetahuan yang dapat digunakan untuk mendiagnosa PGK. Data mining merupakan prosedur untuk  menemukan korelasi, pola, dan tren baru dengan menggali   data  dalam  jumlah   besar    menggunakan  statistik  dan  teknik matematika  yang   ada. Banyak  investasi  dari  perusahaan  besar    telah  masuk  ke  dalam data  mining namun  belum menghasilkan  banyak  keuntungan.  Meskipun  data  berisi  beberapa  informasi  berharga, keberadaannya masih tersembunyi di gudang data [3].
Penelitian-penelitian  dibidang ML dan data mining untuk diagnosis  PGK  telah  banyak dilakukan.  Algoritma  Regresi  Linier  Multivariat  dan  Regresi  Logistik  digunakan  untuk memastikan seseorang merupakan pasien PGK atau tidak [4]. Penerapan teknik ML ( Naïve Bayes, Random  Forest,  Logistic  Regression ,  dan Support  Vector Machine )  untuk  memprediksi  gagal ginjal pada tahap awal, basis data penelitian mencakup 316 pasien, proses prediksi mengandalkan spesimen  darah  dari  pasien  yang  diperoleh  dari  laboratorium,  hasil  eksperimen  membuktikan bahwa  teknik  Regresi  Logistik  telah  mencapai  akurasi  yang  tinggi  yaitu  97,8%  dalam memprediksi penyakit ini [5]. Algoritma seleksi fitur seperti seleksi fitur Random Forest, forward selection, forward exhaustive selection, backward selection and backward exhaustive selection diidentifikasi  dan  dievaluasi,  kemudian pengklasifikasi ML seperti Random Forest ,  Linear  dan Radial SVM , Naïve Bayes dan Logistic Regression diimplementasikan untuk dievaluasi kinerja setiap  model ML dalam  hal  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas,  dan  skor  AUC. Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa Random  Forest  classifier dengan  pemilihan  fitur Random  Forest adalah model pembelajaran mesin yang paling cocok untuk klasifikasi PGK [6].
Penelitian  menggunakan  teknik Clustering (pengelompokan)  pada ML untuk  diagnosa dan identifikasi PGK juga telah dilakukan. Clustering dengan menggunakan algoritma k-mean memanfaatkan euclidean serta  fungsi  jarak  manhattan  dibandingkan  untuk  menganalisis  data pasien PGK, dan peningkatan jumlah cluster untuk membangun modul prediksi yang baik dalam menentukan pasien PGK dan bukan pasien PGK [7]. Penggunaan teknik seleksi fitur pada basis data PGK dengan algoritma genetik pada tiga teknik clustering , yaitu: K-means , Fuzzy C-means dan Hierarchical  clustering menghasilkan  teknik clustering yang  terbaik  adalah  menggunakan Hierarchical clustering [8].
Algoritma Density Based Spatial Clustering Algorithm with Noise (DBSCAN ) digunakan untuk mengelompokkan parameter statiska suhu gabah selama penyimpanan normal sekitar satu tahun dari 27 gudang gabah di China, dimana hasil analisis parameter menggunakan algoritma DBSCAN menunjukkan bahwa perbedaaan termperatur butir antara lapisan yang berdekatan dan rasio  agregasi  temperatur  butir  empat  lapis  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kekosongan gudang[9].  Algoritma DBSCAN untuk indexing dan cosine  similarity untuk  proses  pencarian cluster  yang  relevan  pada  aplikasi Case-based Reasoning ( CBR )  yang  telah banyak diterapkan dalam sistem pakar medis. CBR memiliki batasan waktu komputasi jika terlalu banyak kasus lama pada  basis  kasus. Analisis  cluster  dapat  digunakan  sebagai  algoritma  indexing  untuk mempercepat  pencarian  dalam  proses  pencarian  kembali  kasus[10]. DBSCAN dan  rekonstruksi morfologi digunakan untuk mengekstrak segmentasi gabungan untuk meningkatkan segementasi pembuluh darah retina pada citra medis[11].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  penelitian  ini  akan melakukan clustering pada  data  pasien  terdiagnosis  PGK  dengan  mengimplementasikan algoritma clustering DBSCAN untuk  mengelompokkan  data  pasien  terdiagnosis  PGK    yang memiliki ciri dan karakteristik yang sama dari basis data Chronic Kidney Disease.
◼
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 – 123
116
Clustering (pengelompokan)  merupakan  proses  pengelompokkan  sejumlah  data  agar terbentuknya  beberapa  kelas  dengan  atribut  data  masing-masing.  Algoritma density  based clustering adalah  algoritma  yang  paling  efisien  untuk  mendefinisikan cluster data  dengan kepadatan yang berbeda clustering [12]. DBSCAN adalah  algoritma  yang  dilandaskan  pada  kepadatan  ( density )  data. DBSCAN merupakan  contoh  pelopor  dalam  pengembangan  teknik clustering berbasis  kepadatan  atau clustering berbasis kepadatan[12]. DBSCAN tidak perlu mengetahui jumlah kelompok dalam data seperti  pada  K-Means.  Hal  ini  memberikan  keuntungan  karena  umumnya  bentuk  dan  jumlah kelompok  yang  sebaiknya  diberikan  pada  data  berdimensi  tinggi  tidak  dapat  diketahui  dengan cara analisis visual data, DBSCAN juga dapat mengenali noise dengan baik [13].

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  seperti  yang  tersaji  pada Gambar  1,  terdiri  dari  beberapa  tahapan meliputi:  identifikasi  masalah,  analisis  kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pelaporan hasil penelitian.

## Gambar 1 Bagan Metodologi Penelitian
2.1     Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, literatur yang terkait dengan topik penelitian ini terlebih dahulu dipelajari dalam  bentuk  jurnal  dan  buku  yaitu  implementasi clustering pada  PGK  menggunakan  metode data mining dengan algoritma DBSCAN . Tujuan dari tahapan ini untuk mengumpulkan literatur sebagai referensi yang relevan, dan dapat memberikan kontribusi terhadap penelitian yang akan dilakukan.
Jurnal Algoritme CCS , Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 - 123

## 2.2 Analisis Kebutuhan
Pada tahap ini, melakukan pengumpulan data dengan memperoleh data pasien terdiagnosis PGK yang akan dikelompokan. Basis data yang digunakan pada penelitian ini di ambil dari basis data Chronic kidney disease ( https://www.kaggle.com/mansoordaku/ckdisease ). Basis data  yang digunakan  memiliki  24  atribut  atau  fitur  yang  bisa  dilihat  pada  Gambar  2  dengan  jumlah  data sebanyak 400 data.
2.3.  Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembetukan  basis  data  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan penelitian. Setelah data dikumpulkan maka akan dilakukan tiga tahapan dari KDD ( Knowledge Discovery in Databases ) pada tahapan ini yaitu 1. Data Selection yaitu, pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data yang perlu dilakukan sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam KDD dan  juga data  mining.  Pada  tahap  ini peneliti  akan  menggunakan    basis  data Chronic  kidney  disease .  Selanjutnya  akan dilakukan proses cleaning dan peneliti akan mengubah semua nama atribut data, karena data  yang  disediakan  masih  sulit  untuk  dimengerti  contohnya  bp  menjadi blood preassure .
2. Selanjutnya dilakukan Pre-processing/Cleaning, data akan dibersihkan jika ada data yang null dan nan . Pada tahap ini peneliti akan mengubah data yang mengandung nilai null dan nan pada basis  data nilai null diubah  menjadi  nilai  0  agar  tidak  kehilangan  banyak data[14].
3. Setelah itu akan dilakukan transformation pada data yang sudah dibersihkan. Data yang telah dipilih akan ditransformasi sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining .
Proses ini bergantung pada jenis atau pola informasi yang didapatkan dari kedua proses sebelumnya.  Mempersiapkan  data  dari basis  data yang  akan  digunakan  untuk pengelompokan. Data numerik dari basis data akan dianalisis dan fitur-fitur yang terdapat pada basis data akan dilihat mana yang akan dipakai. Pada tahap ini  basis data akan di modifikasi dari basis data bertipe object menjadi basis data bertipe float64 . Basis data yang  sebelum  di  ubah  menjadi float akan  di  ubah  terlebih  dahulu  isinya  karena  isinya masih  berbentuk  s tring sehingga  peneliti  mengubah  data  tersebut  menjadi  numerik, contohnya pada data red blood cell memiliki data normal dan abnormal sehingga peneliti akan mengubah normal menjadi angka numerik 1 dan abnormal menjadi angka numerik 2,  selanjutnya akan dilakukan normalisasi untuk menyamakan semua nilai min dan max data sehingga semua data memiliki nilai min dan max sama yaitu 0 untuk min dan 1 untuk max .  Kemudian  akan  dilakukan  proses data  mining yang  menggunakan  algoritma DBSCAN .
2.4 Implementasi
Setelah  data  telah  disiapkan  dan  dianalisis,  maka  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  tahap KDD selanjutnya yaitu data mining . Data akan dikelompokkan dengan menggunakan algoritma pengelompokan DBSCAN . Pengelompokkan data menggunakan  algoritma DBSCAN , dilakukan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
1. Inisialisasi parameter dan MinPts ( MinPts adalah jumlah minimal pada sample).
2. Menentukan titik parameter.
3. Menghitung semua jarak titik terhadap parameter dan akan menghasilkan epsilon .
4. Menentukan titik Density-reachable dalam radius berhungunan dengan parameter. Jika jumlah  titik Density-reachable parameter  lebih  besar  atau  sama  dengan MinPts ,  maka titik  parameter  merupakan  titik  inti,  sehingga cluster terbentuk  dan  berlanjut  ke  titik kerapatan  lain  disekitar  parameter.Jika  parameter  merupakan  titik  batas  dan  tidak  ada Density-reachable terhadap parameter maka akan dilanjutkan ke titik lain.
5. Ulangi langkah 2 sampai dengan 4 untuk kombinasi parameter dan MinPts yang berbeda.
◼
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 – 123
118
Setelah melakukan tahapan Data Mining , hasil clustering dari metode masuk ke dalam tahapan terakhir. Tahapan terakhir dari KDD yaitu Interpretation/Evaluation . Hasil clustering pada tahap data mining ditampilkan atau divisualisasikan dalam bentuk grafik dan dibandingkan intercluster dan intracluster masing-masing metode.
Intercluster adalah  jarak  antara  dua  objek  yang  masing-masing  berada  di cluster yang berbeda. Intercluster dapat dihitung menggunakan persamaan (1), (2), dan (3).
𝑆𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒  =   𝛿 1 (𝑆, 𝑇) =  𝑚𝑖𝑛 𝑑(𝑥, 𝑦) (1) 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒  =   𝛿 2 (𝑆, 𝑇) =  𝑚𝑎𝑥 𝑑(𝑥, 𝑦) (2) 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = 𝛿 3 (𝑆, 𝑇) = 1 |𝑆||𝑇| ∑ 𝑑(𝑥, 𝑦) 𝑥 ∈ 𝑆 𝑦 ∈ 𝑇 (3)
Keterangan:
x = objek yang berada dalam cluster S y
= objek yang berada dalam cluster T |S|
= jumlah objek pada cluster S
|T| = jumlah objek pada cluster T d (x, y)  = jarak antara x dan y menggunakan distance metric yang digunakan.
Intra cluster adalah jarak antara dua objek yang berada di cluster yang sama. Intra cluster dapat dihitung menggunakan persamaan (4).
∆(𝑆) =  𝑑(𝑥, 𝑦) (4)
Keterangan: x, y = dua objek yang berada dalam cluster yang sama, x ≠ y d (x,y)   = jarak antara kedua objek
Gambar 3 Fitur Basis data Chronic Kidney Disease Setelah di ubah
Jurnal Algoritme CCS , Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 - 123
E – ISSN : 2775-8796 ◼ 119
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Akusisi data
Basis data yang berjumlah 400 pasien dengan 24 atribut atau fitur yang telah dipilih yaitu age, blood pressure, specific gravity ,albumin, sugar, red blood cells, pus cell, pus cell clumps, bacteria, blood glucose random, blood urea, serum creatinine, sodium, potassium, haemoglobin, packed cell volume, white blood cell count, red blood cell count, hypertension, diabetes mellitus, coronary artery disease, appetite, peda edema, aanemia seperti yang tersaji pada pada Gambar 3. Data yang ada pada basis data PGK perlu dilakukan normalisasi, hasil dari normalisasi yang dilakukan disajikan  pada  Tabel  1.  Setiap  skenario  dilakukan  sebanyak  5 kali  pengujian dan  di catat cluster dan noise dari  hasil  pengelompokan  setiap  skenario  dan  iterasinya  dicatat  untuk melakukan evaluasi dan analisis terhadap hasil pengujian pengelompokkan yang dilakukan.
Tabel 1. Normalisasi Data  yang dilakukan
No Data Sebelum di Normalisasi Sesudah di Normalisasi min max min max 1 age 2 90 0 1 2 blood_pressure 50 180 0 1 3 specific_gravity 1,005 1,025 0 1 4 albumin 0 5 0 1 5 sugar 0 5 0 1 6 blood_glucose_random 22 490 0 1 7 blood_urea 1.5 391 0 1 8 serum_creatinine 0,4 76 0 1 9 sodium 4,5 163 0 1 10 potassium 2,5 47 0 1

## 3.2 Hasil Pengujian
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan,  hasil yang didapat dari pengelompokkan data  pasien  terdiagnosis  PGK  menggunakan  algoritma DBSCAN .  Pengujian  dilakukan  dengan menentukan jumlah cluster menggunakan metric Euclidean . Parameter yang digunakan dalam 5 skenario yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2.  Parameter 5 Skenario yang dilakukan skenario epsilon Min sample Jumlah cluster 1 3 5 3 2 3,5 5 2 3 4 5 3 4 3,5 3 8 5 4 3 6
Skenario  pertama  menggunakan  parameter epsilon 3  dengan min  sample 5  dan menghasilkan cluster sebanyak 3 cluster seperti ditunjukan pada tabel 2. Untuk skenario kedua menggunakan parameter epsilon 3,5 dengan min sample 5 dan menghasilkan cluster sebanyak 2 cluster .  Untuk  pecobaan  tiga  menggunakan  parameter epsilon 4  dengan min  sample 5  dan menghasilkan cluster sebanyak  3 cluster .  Untuk  skenario  ke  empat  menggunakan  parameter epsilon 3,5 dengan min sample 3 dan menghasilkan cluster sebanyak 8 cluster untuk skenario
◼
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 – 123
120
kelima  menggunakan  parameter epsilon 4  dengan min  sample 3  dan  menghasilkan cluster sebanyak 6 cluster .
Hasil dari setiap skenario yang meliputi skenario pertama sampai skenario kelima dalam proses clustering menggunakan basis  data  Chronic  Kidney  Disease dapat  menghasilkan  nilai noise . Nilai noise tersebut dibandingkan untuk melihat skenario ke berapa yang memiliki noise atau data yang tidak termasuk dari cluster . Pada gambar 4 menunjukan jika skenario 5 dengan cluster hanya 6 menghasilkan noise paling sedikit dibanding skenario lainnya.
Gambar 4 Grafik Perbandingan Noise setiap Skenario
3.3 Analisa Hasil Pengujian
Pada  pengujian  menggunakan  5  skenario  dalam  proses clustering menggunakan  basis data Chronic Kidney Disease dapat dikatakan jika jumlah cluster tidak mempengaruhi banyaknya nilai noise yang  dihasilkan  dan  untuk  visualisasi  pada DBSCAN menggunakan Scatterplot menghasilkan hasil yang kurang efektif untuk melihat data cluster karena data yang digunakan pada  penelitian  ini  termasuk  besar  karena  memiliki  24  atribut  data  dan  masing-masing  atribut memiliki  400  data.  Untuk  hasil Silhouette  Coefficient bisa  dilihat  pada  Gambar  4  yang menunjukkan bahwa banyaknya nilai cluster tidak selalu mempengaruhi  nilai Silhouette dari hasil clustering yang dilakukan.
Hasil Silhouette yang  didapat  dari  Tabel  3  dapat  menunjukan  bahwa  skenario  yang mendapatkan nilai silhouette terbaik adalah skenario ke 2 yang memiliki nilai sillhouete terbesar yaitu  0.15801077304214137  dengan  nilai epsilon 3,5  dan minSample sebesar  5  untuk mendapatkan cluster sebanyak 2 cluster.
Tabel 3 Hasil Silhouette Coefficient setiap Skenario No Skenario Hasil Silhouette 1 Skenario 1 0.0529284816119996 2 Skenario 2 0.1580107730421413 3 Skenario 3 0.1376267256736861 4 Skenario 4 0.0967843607689665 5 Skenario 5 0.0971374370147013
0 50 100 150 200 250 Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3 Scenario 4
Scenario 5

## Perbandingan Noise Setiap Scenario
Jurnal Algoritme CCS , Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 - 123
E – ISSN : 2775-8796 ◼ 121
Hasil InterCluster yang  didapat  pada  Tabel 4  dapat  menunjukan  bahwa  skenario  yang mendapatkan  nilai  terbaik  adalah  skenario  pertama  yang  memiliki  nilai  rata-rata  terkecil  yaitu 1.880045 yang menggunakan epsilon sebesar  3  dan minSample sebesar  5  untuk  mendapatkan cluster sebanyak 3 cluster.
Tabel 4 Hasil inter cluster setiap Skenario No Nilai Skenario1 Skenario2 Skenario3 Skenario4 Skenario5 1 Inter Cluster Terkecil 0.301114 0.407001 0.525654 0.407001 1.135819 2 Inter Cluster Terbesar 5.379030 5.475547 5.574571 6.552946 6.552946 Rata-rata 1.880045 2.000273 2.258307 2.126972 2.531345 Tabel 5 Hasil intra cludster setiap Skenario No Nilai Skenario1 Skenario2 Skenario3 Skenario4 Skenario5 1 Intra Cluster Terkecil 0.307337 0.322999 0.883223 0.469104 0.786526 2 Intra Cluster Terbesar 1.002936 0.927748 1.444650 0.940481 1.862444 Rata-rata 0.654638 0.703991 1.123702 0.744405 1.277502
Hasil IntraCluster yang  didapat  pada  tabel  5  dapat  menunjukan  bahwa  skenario  yang mendapatkan  nilai  terbaik  adalah  skenario  kelima  yang  memiliki  rata-rata  terbesar  yang mendapatkan  hasil  sebesar  1.277502  yang  menggunakan    epsilon  sebesar  4  dan  minSample sebesar 3 untuk mendapatkan cluster sebanyak 6 cluster. Hasil clustering yang baik adalah yang memiliki intra cluster distance yang besar dan inter cluster yang kecil, sehingga diperoleh inter cluster terkecil adalah 0,301114 dan intra cluster terbesar adalah 1,862444.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi algoritma DBSCAN pada basis data pasien  terdiagnosa  PGK    nilai epsilon dan  nilai MinPts sangat  berpengaruh  terhadap  hasil clustering  untuk  basis  data  pasien  terdiagnosa    PGK,  penggunaan ScatterPlot pada  algoritma DBSCAN untuk basis data pasien terdiagnosa PGK menghasilkan jumlah yang banyak sehingga sulit untuk melihat semua isi cluster . Pada penelitian ini didapatkan nilai Silhouette terbesar pada skenario  kedua,  yaitu  skenario  yang  menghasilkan  2 cluster dengan  nilai Epsilon =  3,5  dan MinSample = 5, dan didapatkan nilai intercluster terbaik yang didapatkan oleh skenario pertama yang mendapatkan hasil 3 cluster dengan nilai Epsilon = 3 dan MinSample = 5 sedangkan untuk intracluster terbaik  didapatkan  oleh  skenario  kelima  yang  mendapatkan  hasil  6 cluster dengan nilai Epsilon = 4 dan MinSample = 3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  K.  Gliselda,  “Diagnosis  dan  Manajemen  Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK),” J.  Med. Hutama , 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://www.jurnalmedikahutama.com/index.php/JMH/article/view/237.
[2] C. for D. C. and Prevention, “Chronic kidney disease in the United States, 2019,” Fluoride Action Netw. , 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://fluoridealert.org/studytracker/38332/.
[3] S. Sugiono, S. Nurdiani, S. Linawati, dan ..., “Pengelompokan Perilaku Mahasiswa Pada Perkuliahan  E-Learning  dengan  K-Means  Clustering,” J.  Kaji.  … ,  2019,  [Daring].
◼
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 114 – 123
122
Tersedia pada: http://jurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/kajian-ilmiah/article/view/410.
[4] B. Singh, K. Arora, dan S. S. Iyer, “Chronic Kidney Disease Detection Using Machine Learning  Regression  Models,” ECS  Trans. ,  vol.  107,  no.  1,  hal.  2191,  2022,  doi: 10.1149/10701.2191ecst.
[5] M.  M.  Mijwil  dan  A.  S.  Alsaadi,  “Applying  Machine  Learning  Techniques  to  Predict Chronic  Kidney  Disease  in  Humans,”  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.researchgate.net/profile/Maad- Mijwil/publication/354380202_Applying_Machine_Learning_Techniques_to_Predict_C hronic_Kidney_Disease_in_Humans/links/6135c0942b40ec7d8bead4ab/Applying- Machine-Learning-Techniques-to-Predict-Chronic-Kidney-Disease-i.
[6] A.  A.  Abdullah,  S.  A.  Hafidz,  dan  W.  Khairunizam,  “Performance  Comparison  of Machine Learning Algorithms for Classification of Chronic Kidney Disease (CKD),” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1529,  no.  5,  hal.  52077,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1529/5/052077.
[7] R. S. Walse, G. D. Kurundkar, P. U. Bhalchandra, dan S. A. S. Alshaibani, “Prediction of Chronic Kidney Disease Data Using Clustering Techniques—A Comparative Approach BT  -  Proceeding  of  First  Doctoral  Symposium  on  Natural  Computing  Research,”  in Proceeding  of  First  Doctoral  Symposium  on  Natural  Computing  Research ,  2021,  hal. 451–461.
[8] S. K. Sahu dan A. K. Shrivas, “Analysis and Comparison of Clustering Techniques for Chronic Kidney Disease With Genetic Algorithm,” Int. J. Comput. Vis. … , 2018, [Daring].
Tersedia pada: https://www.igi-global.com/article/analysis-and-comparison-of-
clustering-techniques-for-chronic-kidney-disease-with-genetic-algorithm/214071.
[9] H.  Cui,  W.  Wu,  Z.  Zhang,  F.  Han,  dan  Z.  Liu,  “Clustering  and  application  of  grain temperature statistical parameters based on the DBSCAN algorithm,” J. Stored Prod. Res. , vol. 93, hal. 101819, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.jspr.2021.101819.
[10] H. Santoso dan A. Musdholifah, “Case Base Reasoning (CBR) and Density Based Spatial Clustering  Application  with  Noise  (DBSCAN)-based  Indexing  in  Medical  Expert Systems,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  … ,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: https://journals.ums.ac.id/index.php/khif/article/view/8323.
[11] K. Mardani dan K. Maghooli, “Enhancing retinal blood vessel segmentation in medical images using combined segmentation modes extracted by DBSCAN and morphological reconstruction,” Biomed.  Signal  Process.  Control ,  vol.  69,  hal.  102837,  2021,  doi: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102837.
[12] D.  Safitri,  T.  Wuryandari,  dan  ...,  “Metode  DBSCAN  Untuk  Pengelompokan Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Berdasarkan  Produksi  Padi  Sawah  dan  Padi
Ladang,” J. Stat. … , 2017, [Daring]. Tersedia pada:
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/2710.
[13] F.  Nur, Analisis  Kinerja  Metode  Dbscan  (Density-Based  Spatial  Clustering  of Applications  with  Noise)  dan  K-Means  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan . repositori.usu.ac.id, 2017.
[14] P. Gupta, Practical Data Science with Jupyter: Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter (English Edition) . BPB PUBN, 2021.